Submitted by Lara Oliveira (lara@ufersa.edu.br) on 2018-03-15T21:26:01Z No. of bitstreams: 1 JonathanLS_DISSERT.pdf: 6143092 bytes, checksum: 68ad13bf204320bdcea5907ddb8d2102 (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Christiane (referencia@ufersa.edu.br) on 2018-06-18T16:59:44Z (GMT) No. of bitstreams: 1 JonathanLS_DISSERT.pdf: 6143092 bytes, checksum: 68ad13bf204320bdcea5907ddb8d2102 (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Christiane (referencia@ufersa.edu.br) on 2018-06-18T16:59:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 JonathanLS_DISSERT.pdf: 6143092 bytes, checksum: 68ad13bf204320bdcea5907ddb8d2102 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-18T16:59:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JonathanLS_DISSERT.pdf: 6143092 bytes, checksum: 68ad13bf204320bdcea5907ddb8d2102 (MD5) Previous issue date: 2017-08-23 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / 2018-03-15 / Os problemas de corte de materiais são recorrentes no cotidiano da indústria, sendo encontrados nas mais diferentes formas.Oproblema de corte bidimensional guilhotinado é uma dessas formas. Ele surge pelas restrições da ferramenta de corte, tipicamente a guilhotina. Este trabalho apresenta três abordagens para solucionar o problema em questão: uma abordagem matemática, uma abordagem exata computacional e uma abordagem heurística. A abordagem matemática consiste em um modelo de programação linear baseado em listas de itens e montagem do arranjo de corte partindo dos itens, unindo-os dois a dois, tentando maximizar o número de uniões sem ultrapassar as dimensões da placa. A abordagem exata computacional tratá-se de um algoritmo Branch-and-Bound modificado para permitir que estados mais promissores possam ser analisados antes, comportando-se como um algoritmo de busca em profundidade com uma pequena etapa em largura, na qual ordena os filhos na árvore de decisão pelo desperdício gerado. Por fim, a abordagem heurística é composta das metaheurísticas GRASP, Busca Tabu, Algoritmo Genético, BRKGA e Religação de Caminhos combinados com uma heurística de montagem baseada nos algoritmos propostos por Nascimento, Longo e Aloise (1999). Essas metaheurísticas foram combinadas em um time assíncrono para alcançar melhores resultados que os já encontrados na literatura. Além de melhorar os resultados conhecidos, a pesquisa também tinha como objetivo apresentar um modelo viável, em número de variáveis, e resultados ótimos para instâncias comumente utilizadas para o problema supracitado e novas opções de obtê-los em instâncias que venham a surgir no futuro. Testes mostraram a competividade dos algoritmos propostos frente aos melhores resultados encontrados, reduzindo inclusive o número total de placas, bem como a capacidade dos métodos exatos propostos de encontrar as soluções ótimas para as instâncias testadas. Cerca de de 25% dos resultados ótimos foram encontrados, passando esse número para 75%, quando considerados os resultados dos algoritmos metaheurísticos que atingiram o limite inferior das instâncias

Orientador: Sérgio Azevedo de Oliveira / Banca: Rubén Augusto Romero Lazaro / Banca: Eduardo Nobuhiro Asada / Resumo: Neste trabalho foram implementados diversos agentes heuristicos construtivos, baseados no modelo híbrido linear, que fazem parte de um time assíncrono que tem como objetivo gerar configurações de boa qualidade para inicializar as metaheuríticas que resolvem o problema do planejamento da expansão da transmissão dos sistemas de energia elétrica. A teoria de times assíncronos foi aplicada para reunir as qualidades individuais dos métodos heurísticos, de uma maneira que, partindo de uma configuração base (sem adições) e utilizando um fluxo de dados cíclico, os agentes construtivos adicionassem circuitos a esta configuração de maneira sistemática e aleatória até que esta atenda as demandas de carga solicitadas pelo sistema elétrico em um horizonte futuro. Estas configurações foram então utilizadas por um algoritmo genético no intuito de validar a qualidade das mesmas. Os algoritmos foram implementados em Fortran, utilizando as rotinas de trocas de mensagens do LAM-MPI e simulados para sistemas teste de pequeno, médio e grande porte em ambiente de processamento distribuido. Os resultados comprovam que os times ass'ıncronos de vários metodos heurísticos são mais eficazes comparados com uma única heurística. / Abstract: In this study, it was implemented several constructive heuristic algorithms, based on hybrid linear model, which are part of a asynchronous team that aims to generate initial solutions with good quality for meta-heuristics that solve the transmission expansion planning problem of electric power systems. The theory of asynchronous team was applied to meet the individual qualities of each heuristic method, in a way that, starting from a base network configuration and using a cyclical flow of data, heuristic agents add circuits to is configuration in a systematic and random way until they meet the load demands requested by the electrical system on a future horizon. Then these configurations are utilized by a genetic algorithm in order to validate the quality of them. The algorithms were implemented in Fortran, using exchanging messages routines from LAM-MPI and simulated for small, medium and large size test-systems in distributed processing environment. The results show that the solutions obtained with asynchronous teams of several heuristic methods are more effective than the solutions with a single heuristic algorithm. / Mestre

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:35Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-06-06Bitstream added on 2014-06-13T20:09:51Z : No. of bitstreams: 1 sanchez_frl_me_ilha.pdf: 660422 bytes, checksum: f8ab299d7cef18ca3a218acf27a94f43 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Neste trabalho foram implementados diversos agentes heuristicos construtivos, baseados no modelo híbrido linear, que fazem parte de um time assíncrono que tem como objetivo gerar configurações de boa qualidade para inicializar as metaheuríticas que resolvem o problema do planejamento da expansão da transmissão dos sistemas de energia elétrica. A teoria de times assíncronos foi aplicada para reunir as qualidades individuais dos métodos heurísticos, de uma maneira que, partindo de uma configuração base (sem adições) e utilizando um fluxo de dados cíclico, os agentes construtivos adicionassem circuitos a esta configuração de maneira sistemática e aleatória até que esta atenda as demandas de carga solicitadas pelo sistema elétrico em um horizonte futuro. Estas configurações foram então utilizadas por um algoritmo genético no intuito de validar a qualidade das mesmas. Os algoritmos foram implementados em Fortran, utilizando as rotinas de trocas de mensagens do LAM-MPI e simulados para sistemas teste de pequeno, médio e grande porte em ambiente de processamento distribuido. Os resultados comprovam que os times ass´ıncronos de vários metodos heurísticos são mais eficazes comparados com uma única heurística. / In this study, it was implemented several constructive heuristic algorithms, based on hybrid linear model, which are part of a asynchronous team that aims to generate initial solutions with good quality for meta-heuristics that solve the transmission expansion planning problem of electric power systems. The theory of asynchronous team was applied to meet the individual qualities of each heuristic method, in a way that, starting from a base network configuration and using a cyclical flow of data, heuristic agents add circuits to is configuration in a systematic and random way until they meet the load demands requested by the electrical system on a future horizon. Then these configurations are utilized by a genetic algorithm in order to validate the quality of them. The algorithms were implemented in Fortran, using exchanging messages routines from LAM-MPI and simulated for small, medium and large size test-systems in distributed processing environment. The results show that the solutions obtained with asynchronous teams of several heuristic methods are more effective than the solutions with a single heuristic algorithm.